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快速行驶车辆产生的灰尘行为的实时模拟
模拟物理上逼真的复杂尘埃行为在培训、教育、艺术、广告和娱乐中非常有用。目前还没有公开的模型可以实时模拟行驶车辆产生的尘埃行为。在本文中，我们使用粒子系统、计算流体力学和行为模拟技术来实时模拟尘埃行为。首先，我们分析影响尘埃产生的力和因素以及尘埃粒子产生后的行为。然后，我们构建基于物理的经验模型来生成尘埃粒子并相应地控制行为。我们通过将尘埃行为分为三个阶段并为每个阶段建立简化的粒子系统模型来进一步简化数值计算。我们采用运动模糊、粒子混合、纹理映射和其他计算机图形技术来实现最终结果。我们的贡献包括构建基于物理的经验模型来生成尘埃行为并实现对行为的实时模拟。
水稻受精卵、成熟胚、未成熟胚再生植株突变的全基因组序列分析
通过全基因组测序，研究了由单个母株的合子、成熟胚和未成熟胚再生的水稻植株 (Oryza sativa L.，‘Nippon-bare’) 的体细胞克隆变异。还对母株和其种子繁殖子代进行了测序。在子代中检测到了 338 个母株序列变异，平均值范围从种子繁殖植株的 9.0 到成熟胚再生体的 37.4。利用种子繁殖植株中的变异计算出的自然突变率为 1.2 × 10 –8，与之前报道的值一致。种子繁殖植株中变异的单核苷酸变异 (SNV) 比例为 91.1%，高于之前报道的 56.1%，且与再生体中的差异不显著。总体而言，如前所述，再生体中 SNV 的转换与颠换比率较低。成熟胚再生的植物的变异明显多于不同子代类型。因此，在水稻遗传操作过程中，使用受精卵和未成熟胚可以减少体细胞克隆变异。
使用诸如chatgpt
摘要：生成在线课程始终是可能性，技术限制和质量之间的权衡。最新的生成模型可以帮助教师参与创建过程。但是，生成学习材料非常复杂。因此，教师主要是手动创建它们。在本文中，为混凝土微学习模板学习的内容而生成，重点是语言教学领域。它打算通过逻辑思维来找到正确的回答。教师提供了一个主题作为输入。然后，该方法使用带有教学提示的GPT3.5要求提供所需的信息，并结合了响应以形成语言学习单元。评估并讨论了所得学习内容的质量，重点关注正确性和适当性，以检查工具的实用性，并提供了替代方案。
水稻受精卵、成熟胚、未成熟胚再生植株突变的全基因组序列分析
通过全基因组测序，研究了由单个母株的合子、成熟胚和未成熟胚再生的水稻植株 (Oryza sativa L.，‘Nippon-bare’) 的体细胞克隆变异。还对母株和种子繁殖子代进行了测序。在子代中检测到了 338 个母株序列变异，平均值范围从种子繁殖植株的 9.0 到成熟胚再生体的 37.4。利用种子繁殖植株中的变异计算出的自然突变率为 1.2 × 10 –8，与之前报道的值一致。种子繁殖植株中变异的单核苷酸变异 (SNV) 比例为 91.1%，高于之前报道的 56.1%，且与再生体中的差异不显著。总体而言，如前所述，再生体中 SNV 的转换与颠换比率较低。成熟胚再生的植物的变异明显多于不同子代类型。因此，在水稻遗传操作过程中，使用受精卵和未成熟胚可以减少体细胞克隆变异。
使用激光产生的bremsstrahlung的工业成像...
简介中央激光设施（CLF）主持了英国最强大的激光器，包括Vulcan，Gemini和即将到来的Extreme Photonics应用中心（EPAC）。EPAC是一种新的高功率激光设施，旨在推动对激光驱动的加速器，成像源的科学理解，并进一步实用了高功率激光器的实用应用。预计将为2025年的初步实验（不在全部设计规范）中为来自学术界和行业的用户提供操作。EPAC将能够获得广泛的物体的高分辨率层析成像图像，包括复杂的动态结构，例如运行发动机和流体流。双子座激光（〜300 TW）已经证明能够产生样品的高质量图像[1-4]，但受源不稳定性和相对较低的重复率（每20秒1脉冲）的限制。EPAC将以10 Hz的重复率以1 PW峰值功率运行，从而使双子座的能力和容量的重大增加。与前几代搅动的脉冲放大激光器相反，EPAC遵循了一种工业设计方法，该方法受益于CLF在将基于商业偶极子的高能激光器传递给Hilase [5]和欧洲XFEL [6]方面的经验。更好的建筑基础架构，增加的系统监测，主动反馈稳定和机器学习优化[7]将导致次级辐射源的性能大大改善。当前使用传统的线性加速器扫描大型，密集的对象，这些线性加速器由于MM尺度源大小而被限制分辨率[9]。这个EPAC辐射源的主要应用将是高能X射线成像，尤其是在300 KEV以上的区域，该区域超出了同步基因，商用X射线管和紧凑的compt compton Compton散射源的范围[8]。EPAC将提供高时空和空间分辨率的深度渗透，并具有快速3D扫描的潜力。在EPAC正在建设中，CLF仍在继续与学术和工业合作伙伴合作，以证明使用我们现有激光器使用激光驱动来源的实用应用。在这里，我们报告了使用高能量（〜MEV）Bremsstrahlung辐射来证明工业非破坏性检查（NDI），该辐射是通过使用Gemini加速的电子束加速而产生的。实验是与劳斯莱斯（Rolls-Royce）的合作，他们对航空航天组件的动态NDI感兴趣。Rolls-Royce正在开发高功率密度电动机，并利用此机会带来了一个大型转子，该转子已在演示器项目中使用。ndi，因为检查零件的拆卸会干扰基础结构。常规成像很难观察到内部特征，但应通过EPAC提供的优质分辨率可见。
使用未修饰的 PCR 产物进行片段分析，采用高通量方法鉴定 CRISPR 产生的斑马鱼突变体
多年来，通过 CRISPR 技术，斑马鱼、果蝇和秀丽隐杆线虫的定向诱变技术得到了显著改进。通过在体内诱导小的靶向突变，CRISPR 使研究人员能够有效地检查细胞通路。虽然这些突变通常是随机插入或缺失 (indel)，但如果 CRISPR 组件设计得当，它们通常会导致靶基因的功能性破坏。但是，当前用于识别 CRISPR 生成的插入/缺失的协议通常需要大量劳动力、耗时或成本高昂。在这里，我们描述了一种直接、高通量的方法，用于通过使用片段分析仪平台来识别突变的存在，该平台允许通过高分辨率毛细管凝胶电泳进行 DNA 片段大小测定。按照该协议，可以快速可靠地识别小的插入/缺失（少至 2 个碱基对），从而可以对新生成的或稳定的突变系进行大规模基因分型。
由 TadA 变体生成的改进的胞嘧啶碱基编辑器
胞嘧啶碱基编辑器 (CBE) 可实现可编程的基因组 C·G 到 T·A 转换突变，通常包含经过修饰的 CRISPR-Cas 酶、天然存在的胞嘧啶脱氨酶和尿嘧啶修复抑制剂。先前的研究表明，利用天然存在的胞嘧啶脱氨酶的 CBE 可能导致无引导的全基因组胞嘧啶脱氨。尽管随后报道了可减少随机全基因组脱靶的改进型 CBE，但这些编辑器的靶向性能可能不理想。本文，我们报告了使用 TadA 的工程变体 (CBE-T) 的 CBE 的生成和表征，这些变体可在序列多样的基因组位点上实现高靶向 C·G 到 T·A，在原代细胞中表现出强大的活性，并且不会导致全基因组突变的可检测升高。此外，我们报道了胞嘧啶和腺嘌呤碱基编辑器 (CABE)，它们可催化 A 到 I 和 C 到 U 编辑 (CABE-T)。与 ABE 一起，CBE-T 和 CABE-T 可使用实验室进化的 TadA 变体对所有转换突变进行可编程安装，与之前报道的 CBE 相比，这些变体具有更好的特性。
负责任地报告人工智能生成的内容
鉴于 ChatGPT 等人工智能系统可以生成与人类作品难以区分的内容，负责任地使用这项技术日益受到关注。尽管了解使用人工智能系统的好处和危害需要更多时间，但它们在实践中被迅速且不加区分地采用却是现实。目前，我们缺乏一个通用的框架和语言来定义和报告负责任地使用人工智能生成内容。先前的工作提出了在特定场景（例如机器人或医学）中使用人工智能的指导方针，但这些指导方针无法转移到开展和报告科学研究中。我们的工作有两点贡献：首先，我们提出了一个由透明度、完整性和问责制组成的三维模型来定义负责任地使用人工智能。其次，我们引入了“人工智能使用卡”，这是一种报告人工智能在科学研究中使用的标准化方法。我们的模型和卡片允许用户反思负责任地使用人工智能的关键原则。它们还帮助研究界追踪、比较和质疑各种形式的人工智能使用，并支持制定公认的社区规范。拟议的框架和报告系统旨在促进在科学研究中合乎道德和负责任地使用人工智能，并为报告不同研究领域的人工智能使用情况提供标准化方法。我们还提供免费服务，通过问卷轻松生成用于科学工作的人工智能使用卡，并以各种机器可读的格式导出，以纳入 https://ai-cards.org 上的不同工作产品中。
AI 使用卡：负责任地报告 AI 生成的内容
鉴于 ChatGPT 等人工智能系统可以生成与人类作品难以区分的内容，负责任地使用这项技术日益受到关注。尽管了解使用人工智能系统的好处和危害需要更多时间，但它们在实践中被迅速且不加区分地采用却是现实。目前，我们缺乏一个通用的框架和语言来定义和报告负责任地使用人工智能生成内容。先前的工作提出了在特定场景（例如机器人或医学）中使用人工智能的指导方针，但这些指导方针无法转移到开展和报告科学研究中。我们的工作有两点贡献：首先，我们提出了一个由透明度、完整性和问责制组成的三维模型来定义负责任地使用人工智能。其次，我们引入了“人工智能使用卡”，这是一种报告人工智能在科学研究中使用的标准化方法。我们的模型和卡片允许用户反思负责任地使用人工智能的关键原则。它们还帮助研究界追踪、比较和质疑各种形式的人工智能使用，并支持制定公认的社区规范。拟议的框架和报告系统旨在促进在科学研究中合乎道德和负责任地使用人工智能，并为报告不同研究领域的人工智能使用情况提供标准化方法。我们还提供免费服务，通过问卷轻松生成用于科学工作的人工智能使用卡，并以各种机器可读的格式导出，以纳入 https://ai-cards.org 上的不同工作产品中。
